spaCy

SpaCy é uma biblioteca gratuita e de código aberto para Processamento de Linguagem Natural (PNL) escrita em Python e Cython. Foi criada em 2015 por Matthew Honnibal e Ines Montani e desde então se tornou uma das bibliotecas de PNL mais populares usadas por desenvolvedores e cientistas de dados em todo o mundo.

SpaCy é rápido e fácil de usar, com desempenho mais rápido do que outras bibliotecas líderes de PNL, como NLTK e CoreNLP. Também é altamente preciso e é capaz de executar uma ampla variedade de tarefas, como processamento de frases em tags de classes gramaticais (POS), agrupamento de frases, reconhecimento de entidade nomeada, marcação de classes gramaticais, análise de dependência, resolução de correferência, classificação de texto e análise de sentimento.

Além disso, SpaCy apresenta alguns recursos exclusivos e avançados para a construção de modelos personalizados. Ele oferece vários algoritmos de treinamento para modelos estruturados, como classificação de texto, reconhecimento de entidade nomeada e marcação de classe gramatical, bem como modelos não estruturados, como análise de dependência e análise de sentimento. Ele também oferece suporte a uma variedade de modelos de linguagem, como word2vec, GloVe e incorporação em nível de caractere.

Em 2016, SpaCy foi integrado a um conjunto maior de bibliotecas de código aberto para Python (o 'Natural Language Toolkit'). Essas bibliotecas permitem que os desenvolvedores extraiam informações linguísticas mais complexas, como detectar semelhanças entre palavras e frases ou reconhecer que uma frase está relacionada a um tópico específico.

A partir de 2021, SpaCy cresceu e se tornou uma das bibliotecas mais populares e abrangentes para processamento e compreensão de texto. Ela continua a ser a biblioteca preferida para tarefas de PNL devido aos seus algoritmos eficientes, recursos robustos e facilidade de uso.